基于度量学习的机场交通态势弱监督评估

为准确感知机场场面运行环境,提出基于度量学习的交通态势弱监督评估方法。根据机场场面航空器的时空分布类型,从交通流量、起降队列、资源需求等视角构建交通态势指标体系;借鉴度量学习范式,利用预先定义的相似集和不相似集自动学习态势样本之间的距离度量;在此基础上,采用K均值算法实现弱监督条件下交通态势的等级划分。以上海浦东国际机场实际运行数据为例,分析并验证所提方法的有效性。实验结果表明:起始时刻离场瞬时流量、离场累计流量、离场跑道队列长度及进场累计流量的距离系数大于0.5,对场面态势影响较大;与基于欧式距离的K均值算法相比,度量学习将最优轮廓系数提升了33.3%,得到符合预期语义的聚类结果;此外,机场的平均滑行时间越长、跑道配置越复杂,其场面交通态势等级越高。

拥堵下选择不同航线结构的结果比较

随着我国国民经济的持续增长和城镇化水平的不断提高,强劲的经济增长带动了更多的商务出行、旅游探亲出行以及货物运输需求,也促进了民航运输市场快速的增长,机场拥堵的问题将会频发。在此情况下,航空公司对航线网络结构的选择不仅影响航空公司的利润,也会对社会福利产生一定作用。本文主要是基于理论基础,构建航空公司在完全连接式(FC)和中心枢纽式(HS)两种模式下的利润模型,通过分析均衡状况来探讨参数变量之间的关系以及均衡航班频率的选择。

机场到达时刻数量决策随机模型

为高效利用拥堵机场的时刻资源,本文建立了机场到达时刻数量决策随机模型.模型根据不同到达时刻的价值和延误成本、取消成本,将到达时刻进行最大化分割,得到机场一天的最优时刻框架.此外,模型通过引入期望延误率和期望取消率等参数,增强了实际应用的鲁棒性.在进行案例仿真时,本文使用了广州白云国际机场的相关数据,利用优化软件AIMMS4.19求得实验结果.实验结果证明,模型不仅能够提高机场的经济效益,而且能够有效减缓高峰时期的拥堵.

航空直飞与空铁联运模式竞争研究

空铁联运能够缓解机场拥堵问题,合理分配客流量,改善航空和高铁日趋激烈的竞争局面.文章基于航空与空铁联运二者运营者的视角,构建航空直飞与空铁联运两种出行方式竞争模型,在此基础上研究均衡解并分析影响均衡状态客流量的因素.研究表明,当两种出行方式的时长差越小,乘客对机场拥堵越敏感,高铁票价越低,乘客越偏向空铁联运.当乘客出行可获得的效用适中时,高铁票价存在一个明确的上界,若高铁票价低于这一上界,空铁联运项目可以正常运作,否则,若高铁票价高于这一上界,空铁联运项目无法正常运作.本研究可以为推进空铁联运项目提供理论依据.